计量经济学的含义

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一、计量经济学的含义

答:计量经济学是经济学的一个分支学科,是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。它是经济理论、统计学和数学三者的结合。

二、建立与应用计量经济学模型的主要步骤

答:一、理论模型的设计

1.确定模型所包含的变量

2.确定模型的数学形式

3.拟定理论模型中待估参数的理论期望值

二、样本数据的收集

三、模型参数的估计

四、模型的检验

五、模型的应用

三、可以作为解释变量的有下列几类变量

答:外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。

四、如何正确地选择解释变量?

答:(1)需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。

(2)选择变量要考虑数据的可得性。

(3)选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系,使得每一个解释变量都是独立的。

五、样本数据的质量主要包括几个方面的要求?

答:样本数据的质量主要有完整性、准确性、可比性、一致性这四个方面的要求完整性,即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。

准确性,有两方面含义,一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态,即统计数据或调查数据本身是准确的;二是它必须是模型研究中所准确需要的,即满足模型对变量口径的要求。例如,在生产函数模型中,作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素,以劳动为例,应该收集生产性职工人数,而不能以全体职工人数作为样本数据。

可比性,也就是通常所说的数据口径问题。统计范围口径的变化和价格口径的变化,必须进行处理后才能用于模型参数的估计。计量经济学方法,是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性,如果数据是不可比的,得到的规律性就难以反映实际。

一致性,即母体与样本的一致性。例如,用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据,用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据。

六、计量经济学成功三要素

答:成功的三个要素主要是理论、方法和数据。

理论,即所研究的经济现象的行为理论,是计量经济学研究的基础。

方法,主要包括模型方法和计算方法,是计量经济学研究的工具与手段,是计量经济学不同于其它经济学分支学科的主要特征。

数据,反映研究对象的活动水平、相互间联系以及外部环境的数据,或更广义讲是信息,是计量经济学研究的原料。

这三方面缺一不可。

七、变量之间的关系主要有几种?

答:包括不相关关系、相关关系、因果关系、相互影响关系和恒等关系。

八、计量经济学的应用领域有哪几个方面?

答:包括结构分析、经济预测、政策评价和检验与发展经济理论四个方面。

九、随机误差项主要包括哪些因素的影响?

答:随机误差项主要包括下列几个因素的影响:

1.在解释变量中被忽略的因素的影响;

2.变量观测值的观测误差的影响;

3.模型关系的设定误差的影响;

4.其它随机因素的影响。

十、回归模型的一般形式:

十一、 普通最小二乘法的定义是什么?

答:参差平方和2t e ∑最小的准则,就是最小二乘准则。

即22201ˆˆˆmin ()min ()t t t t t e y y y b b x ∑=∑-=∑--有最小值

十二、 最小二乘估计量的性质:

(1)线性:是指参数估计值0

ˆb 和1ˆb 分别为观测值t y 的线性组合。 (2)无偏性:是指0

ˆb 和1ˆb 的期望值分别是总体参数0b 和1b 。 (3)最优性(最小方差性):是指最小二乘估计量0

ˆb 和1ˆb 在在各种线性无偏估计中,具有最小方差。

十三、 拟合优度的概念:

“拟合优度”是模型对样本数据的拟合程度。检验方法是构造一个可以表征拟合程度的指标——判定系数又称样本决定系数。

修正的样本决定系数:)1/()()1/(1222

--∑--∑-=n y y k n e R t t

十四、 序列相关的后果

答:1、最小二乘估计不再是有效估计

2、检验的可靠性降低

3、降低模型的预测精度

十五、 异方差的后果

1、参数估计量非有效性

2、参数的显著性检验失去意义

3、模型的预测失效

十六、 多重共线性的后果

1、完全共线性时的参数估计不存在

2、一般共线性(近似)下OLS 法的参数估计量非有效性

3、参数估计量的经济含义不合理或不清晰

4、变量的显著性失去意义

5、模型的预测功能失效

十七、 多重共线性的检验方法

1、简单相关系数测度法

2、判定系数检验法

3、逐步回归法

十八、 多重共线性的处理

1.排除引起共线性的变量

2.采用差分模型或增长率模型

3.使用非样本先验信息

4、减少参数估计量的方差

判断正误并说明理由:

1)在线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果

2)t检验与F检验是一回事,t检验通过,F检验一定通过。